Dieses Lehrbuch befasst sich leicht verstandlich mit der Theorie der Kalman-Filterung. Die Autoren geben damit eine Einfuhrung in Kalman-Filter und deren Anwendung fur eingebettete Systeme. Zusatzlich wird anhand konkreter Praxisbeispiele der Kalman-Filterentwurf demonstriert - Teilschritte werden im Buch ausfuhrlich erlautert.Kalman-Filter sind die erste Wahl, um Storsignale auf den Sensorsignalen zu eliminieren. Dies ist von besonderer Bedeutung, da viele technische Systeme ihre prozessrelevanten Informationen uber Sensoren gewinnen. Jeder Messwert eines Sensors weit jedoch aufgrund verschiedener Ursachen einen Messfehler auf. Wurde ein System nur auf Basis dieser ungenauen Sensorinformationen arbeiten, so waren viele Anwendungen, wie zum Beispiel ein Navigationssystem oder autonome arbeitende Systeme, nicht moglich.Das Buch ist geeignet fur interessierte Bachelor- und Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Mechatronik. Ebenso ist das Buch eine Hilfe fur Ingenieure und Wissenschaftler, die ein Kalman-Filter z. B. fur die Datenfusion oder die Schatzung unbekannter Groen in Echtzeitanwendungen einsetzen mochten.
Der Inhalt

• Einfuhrung und Grundlagen
  
• Zustandsraumbeschreibung
  
• Wahrscheinlichkeitstheorie und Signaltheorie
  
• Klassisches Kalman-Filter und adaptive Kalman-Filter, Systemrauschen
  
• Anwendungsbeispiele
  

Die Zielgruppen

• Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik und Mechatronik
  
• Interessierte Bachelor-Studierende
  
• Ingenieure und Wissenschaftler o. g. Fachrichtungen
  

Die AutorenProf. Dr. Reiner Marchthaler hat eine Professur fur das Lehrgebiet "Embedded Systems" in der Fakultat Informationstechnik an der Hochschule Esslingen mit dem Spezialgebiet autonom fahrende Fahrzeuge.
Sebastian Dingler studierte an der Hochschule Esslingen Technische Informatik und Informatik am Karlsruher Institut fur Technologie (KIT). Er beschaftigt sich mit stochastischer Signalverarbeitung.

Dieses Lehrbuch befasst sich leicht verständlich mit der Theorie der Kalman-Filterung. Die Autoren geben damit eine Einführung in Kalman-Filter und deren Anwendung für eingebettete Systeme. Zusätzlich wird anhand konkreter Praxisbeispiele der Kalman-Filterentwurf demonstriert - Teilschritte werden im Buch ausführlich erläutert.Kalman-Filter sind die erste Wahl, um Störsignale auf den Sensorsignalen zu eliminieren. Dies ist von besonderer Bedeutung, da viele technische Systeme ihre prozessrelevanten Informationen über Sensoren gewinnen. Jeder Messwert eines Sensors wei t jedoch aufgrund verschiedener Ursachen einen Messfehler auf. Würde ein System nur auf Basis dieser ungenauen Sensorinformationen arbeiten, so wären viele Anwendungen, wie zum Beispiel ein Navigationssystem oder autonome arbeitende Systeme, nicht möglich.Das Buch ist geeignet für interessierte Bachelor- und Master-Studierende der Fachrichtungen Informatik, Maschinenbau, Elektrotechnik undMechatronik. Ebenso ist das Buch eine Hilfe für Ingenieure und Wissenschaftler, die ein Kalman-Filter z. B. für die Datenfusion oder die Schätzung unbekannter Grö en in Echtzeitanwendungen einsetzen möchten.